#AI專家

[briefenthusiastlight]

【菁英論壇】特務治國 北京最後的選擇

[cgarttrailsandtails]

Eeeee my jack and willow!

Open tags I don’t wanna write all of my moots again

[essentialquest]

AI 時代下的語言學家

幾天前， OpenAI 的老闆 Sam Altman 發了一篇推文說「想要有所建樹，做個經驗主義者；想要看起來很聰明，當個理性主義者」

我接受的是理論語言學的訓練，所以我對自己的理解是一位「理性主義者」，而帶領人類文明走出中世紀黑暗時代的理性主義，怎麼會如此不堪地被形容成只是「sounding smart」呢？。對 Skinner 學派的經驗主義大戰，大家都很熟了，這裡就先壓下不表。結論是：經驗主義永遠不會消失，但也永遠無法解決問題。(它們會把理性的累積當成經驗的功勞)

在台大讀博的那幾年，學的是統計模型和資料模型，有一位學長的專長就是統計模型/機器學習的 NLP。我們兩邊經過兩三年的深入討論後，學長最後的結論是「做研究的話，統計模型/資料模型這個方法可以做。因為永遠有論文可以寫，有實驗可以做，有研究經費可以申請。但是要走向業界的實用的話，語言學的方法才是實際的做法。因為你們要更動任何東西，可以很輕易地更動。」

我以「怎麼」為例，psudocode 原理大概像這樣… (這部份我已經拿到專利了，歡迎教學時使用。提醒一下同學可以不要再重造輪子就好了。我們不像資工系有那麼多人，實在沒有那樣有餘裕可以重造一次。)

懂語言學的人一看，就會看懂這段程式就是一個 X-bar 結構的運算過程。

在 doSomeMarking() 裡，就不是簡單地掃個 dist 而言，而是用 regex 來解析後面的字串，這麼一來才能處理子句的問題。 這個當然不是最漂亮的解，因為 regex 的解析可能不是一個合理的詞組結構。也可以會有多組解。但沒關係，我們還知道一個完整的句子的 syntax tree 長什麼樣子。再把這多組解拿來湊看看，看它哪一個可以達到的節點最高，最接近 CP，就當做輸出的結果。

有時候會有多個結構都可以達到一樣的高度，這就是為什麼偶爾有些句子或是詞組，會有多個語意理解的原因 (吧？)。

只是在 Articut 裡，我用 ascii 排序，然後把第一順位輸出。但真實的人類大腦裡，可能每個人都有不同的排序法也不一定。 所以，走到最後，如果不懂語言學，那這個程式還真的寫不出來。而有了語言學的知識，Articut 改起來很簡單是因為：

我們只要調整 doSomeMarking() 裡的幾行程式，就能調整輸出的標記。

我們避免了編寫字典的工法，所以兼容了「怎何/如麼/如樣…」這些目前不存在，但又很難說將來會不會出現的詞彙。而，就算將來出現了，我們也不用特別再做什麼處理。除非是音譯的外來語，否則新的詞彙必然需要符合現代白話中文的構詞律，新的詞彙的詞彙仍要符合這個語言的句法律。而只要它符合句法，我們就能計算它的語意。

我們在 headLIST 裡只列了 functional head (for syntax) 和 word stem (for morphology)，這把一個「永遠做不完，需要整理大量資料」的字典法和資料模型法，壓縮成了一個 "rule-driven" 的工作。Linguistics Rules 是學得完的，甚至我們大概就花個兩年就能教完，不然碩士生會來不及寫論文。於是，一個原本「無垠發散」的事情，變成了「有限收斂」的工作。

當初學長問了一個問題：「理論語言學這麼厲害，為什麼用來寫程式的人這麼少？」這個問題我想��很久，最後的答��其實在某個方面呼應了 Sam Altman 的說法。

「理論語言學的訓練是理論的訓練，我們會一個一個被訓練成理性主義份子。我們喜歡思考，樂於思考，但鮮少動手去大規模實做可用於證明的工程。所以只有非常非常少數的理論語言學家會寫程式。再者，Chomsky 以來的理論語言學家幾乎都是在學術界服務的，主要的工作是做研究和發論文，我們形成了一個思考的圈子，但沒有做工程的風氣。有做系統工程的風氣的是語料庫語言學和計算機語言學，但這兩個子類別在方法論上是和理論語言學比較疏遠的。相較之下，他們更樂意採用編字典、做統計或是資料模型方法，而不太理會語言學理論走到什麼地方了。」

最後，我想這十年下來的資料模型法，大概也讓我們看到了「這個方法大概可以做到哪些事情」。但它仍然沒辦法回答我們真正想問的： 「語言是什麼？語言系統是怎麼運作的？我們怎麼知道對方說的話的意義是什麼？」

更別說像 ChatGPT 這麼一個大型語言模型，也仍然為了龐大的運作成本 (不包括多模態，目前是每天 70 萬美元，約兩千兩百萬台幣) 而無法獲利，我都有點懷疑它這樣燒下去，最後會不會是曇花一現後，就資金耗金，然後如流星墜落呢？

[syunsyun]

阿卡西紀錄閱讀前須知+最近有趣的事（文長

免費初階解讀練習個案再私訊這裡或igㄌ(_yun_lin)，需大量。幫助我完成作業QQ

等之後出師再辦個專用ig了

先講正經的，阿卡西紀錄是一個意識維度，無所不在，並儲存了你人類旅程的所有資料。簡單來說就是神性版的chatgpt，你說過的話，想過的事，做過的事全部都被紀錄下來，而且是隨時變動的。每個人的紀錄風格也都不同，每次開也都是全新體驗（真的很酷）

被解讀前要準備的事：

1. 必須年滿18歲，且提供你目前的法定姓名：年滿18是開紀錄的規定，法定姓名是因為你的紀錄辦帳號時是使用你的身分證名字。

2. 準備好問題（不適合占卜類、是非題）：可以先私訊一起做討論，因為關鍵詞要下對才會有比較好的回應

3. 被解讀當天需要意識清楚：當天盡量別喝酒，別抽草本植物或用娛樂性藥物（菸可以，頭痛藥精神科藥物之類的也可以）如果在過程中睡著我訊號會不穩，盡量是���精神的狀態。

4. 無法保證你想要的訊息種類：我不知道讀到什麼，可能是畫面、文字（這兩個居多）、感受，有時網速很慢，可能五分鐘才會有訊息出來

5. 以下兩種情況建議改期：

• 當天其中一方精神太累

• 當天讀不到訊息（不是每次都讀得到，但比較少見）

6. 讓自己在舒適安靜不被打擾的空間，帶著敞開且輕鬆的心情，不用緊張，我比你更緊張

7. 解讀紀錄像組隊打怪：我會閉著眼，你也可以一起加入，我意識都在，只是同時替你看風景，或是跟ai對話，一起討論解題。過程想繼續探索可以直接發問，有時候你話還沒說完，我就會有訊息了

8. 請敞開心，通常答案都不是你想的，有時會覺得雞同鴨講，但其實沒有；紀錄常常略過問題表面直達核心。請放心，祂不會批判你；不管接到什麼訊息，我都在，所以別擔心。就算黑暗被挖出來、心靈感到赤裸，我也絕對不會批評你，討厭你。同時保護你的隱私，不會公開解讀內容。（如果你願意讓我匿名分享，那也很棒）

——————-

好了，是說我也不知道怎麼走到這裡，不知不覺；畢業後滿滿破事，加上心靈抖M，我都會讓自己去面對那些噁心人的感受。決定留在台北也滿M的就是了。我大可搬去東部逍遙的過日子。

剛洗澡突然想到自己那孤獨感到底是從什麼時候轉化一些的；是問了阿卡西？還是跟指導靈溝通？我不知道，總之那感覺真的減少很多，很怪。

如果是想認識自己的指導靈，我滿推薦靈擺的，我也可以先幫你查。你再用靈擺或是寫紙條抽籤驗證。

直到全然相信他們之前，那孤單感還是很重。也可能是因為我覺得真的很扯很酷，所以變得稍微常分享。無論阿卡西還是靈擺和呼吸覺察，都是好東西，大推。呼吸覺察（冥想）可以把爛思緒淨空掉，當天遇到破事我都會做；有時還會看到畫面，根本VR。阿卡西和靈擺就真的滿好玩的，尤其靈擺很方便。（靈擺沒有靈，翻譯問題，他只是天線）

前天終於結束公司的展覽，真是累爆。這兩天久違的冥想都被強制關機，果然跟健身一樣要常練習���。

今天實在受不了直接不排班，跑去了上次璨說的林口觀音寺逛一下。（我不是很喜歡佛教的東西，道教也是，我覺得好無聊）

（氣溫很舒服，空氣是大學時的味道，很懷念）

記得之前聽設計師的仙界傳說，misc因為也有菩薩在，有一次她說看見會覺得感動。但我到了那裡，拜了一圈沒什麼特別感覺。

到那裡之後，不太會拜拜的我還問了路人順序，先拜天公（我當下才知道是玉皇大帝），再拜主神。於是。

我一直擲筊問觀音可不可抽學習靈性發展的籤詩，結果一直丟不到。我一直盧一直歡祂，大概丟了六七次才終於給我一首（感覺很不情願沒什麼話想跟我說）。

「一切的運氣好壞，這是天上的安排。」

嘖嘖

最後我問了最想知道的問題。

我身邊的指導靈娜娜是你嗎？我這麼說

結果連續三個聖杯，我還很鬧跟祂說再來一個，又是聖杯，然後又白目的說再來一個，整間廟就我在那邊嬉皮笑臉跳來跳去。結果就沒了。但四個也不錯啦，機率1/16，比起之前抽籤驗證指導靈，機率高多了（還有有次抽塔羅牌連四張一樣的機率比大樂透還低）

好，就相信娜娜了。騎車回家時又違和地瞄到兩組數字，很剛好都是在說大師就在你身邊支持你。很有趣。靈性這類的包含信仰，只要你相信就會是真的。

—————

另一件有趣的事，我之前上課的冥想作業我寫道，超莫名其妙的畫面，我看到了卡通版的玉皇大帝在開會，他身後是一隻超大隻的Q版白蛇（跟皇宮一樣高），我當下想說是我ㄎㄧㄤ掉還是什麼，這白蛇到底是什麼鬼，因為長得很好笑。不知道那畫面是有什麼意義。（在娜娜來之前看到的）

結果今天無聊逛youtube 剛好看到，原來白蛇是神明，是龍。

我心裡沒那麼在意的疑惑都剛好解答了。

我不會畫畫，但我盡力畫了那隻白蛇。

————

說完了，我要當指導靈推廣大使。有項鍊也可以先當靈擺使用來和他們傳line。

但要注意的是這種東西用之前都盡量要指定對象，像擲筊雖然也很好玩，但它是法器，內建對象就是神明。靈擺建議先跟高我打聲招呼，跟祂說你要打給誰。

我一開始都沒指定，還以為在跟靈擺溝通，結果才莫名其妙知道是指導靈，但祂們說這比較少見，是因為祂們覺得時機到了才主動聯絡。

我知道生活很辛苦，難免也會有破幹事，但在那個地方還能找到一些好玩的事，滿好的。

活著真好。

漸漸的我也很少占卜，感受當下順著流走，挺好的

[droidtown]

HELL 2023：念念不忘，必有迴響

絕大多數的學術研討會、技術分享會議都是先有 Keynote Speaker 定調整場會議的主題，然後 Session Spaker 在各個議程裡分享各自的主題。然後，最精采的交流，往往都發生在一場演講結束，演講之後的 Q&A 也結束，講者步出會場外後，被幾名特別思考過這場議題的聽眾在場外攔下來時，站在走道上的的交流。

在 ChatGPT 上線六個月後，卓騰語言科技和暨南國際大學外文系舉辦的第一屆「語言與語言學人機工程年會」，簡稱 HELL conf. 的這個特別以「語言」為主題的跨域對話平台，採用了一個「極度放大」走道交流的活動形式 -- 在會議開始前，先進行了跨域的圓桌會談。

「圓桌會談的特點在於，身為特邀講者的領域專家以及聽眾之間的座位安排是一樣高的。而且這樣的活動不錄影、不錄音、不直播。以一種一期一會的安全空間感，企圖讓各方意見在最自在的氣氛下交流。」規劃執行這場會議的卓騰語言科技如此說明著。

「結果…這樣的安排效果好嗎？」小編提出第一個問題。

「交流非常深入！聽眾預先提出的 22 個問題裡，只討論了其中的 14 個，就已經嚴重超時 1.5 小時了！幾乎每個問題，都讓聽眾們更深入地瞭解各個領域專家們面對提問的挑戰時，背後的不同的考量重點和各自的生命歷程經驗。」

「預先做這樣的交流，或是說預先做了走道對談的安排，對整場活動的主軸有什麼影響？」

「聽眾接著參與第二天的主題演講，聽到主講的專家們準備的內容時，對內容的理解深度就完全不一樣了。即便這些內容是第一次聽到，但是聽眾也能設身處地理解為什麼講者會這麼想，為什麼講者會這麼做，為什麼在這個領域裡會有這些挑戰的存在。」

「圓桌會談裡聊了什麼？能和我們分享一下嗎？」

「不能 (笑)。我們討論了 ChatGPT 對學術研究的影響、對實際工作的衝擊的評估，也交流了彼此對於人生的下一步要怎麼走的心法、政策面的各種考量…等等議題。關於我們究竟講了什麼，我只能說這麼多了。」

「不能再多透露一點？畢竟 HELL 辦在交通不便的埔里，讓許多人沒辦法參加。」

「這個活動選在埔里是有意為之的，雖然這也讓身為主辦方的我們無法靠售票來打平收支。但在交通上加上一點『門檻』的好處是，我們可以向所有的專家講者保證在場的聽眾的聽講與交流動機一定非常強烈！這點在第二天的活動從一早七點半開始就有聽眾陸續到場可為證！聽眾裡可有一大半都是早起不能的大學生呢！當然，特別安排充滿地方特色的早餐也有不小的功勞！(燦笑)」

「那麼第二天的主題演講裡在談什麼，方不方便和我們重點分享一下呢？」

「第二天的主題演講是特別安排過的，上下午都是『從產業需求出發，再回到學界觀點』的節奏。

從一開始是公部門與金融業裡實際遇到的 NLP (自然語言處理) 需求。這裡面是有許多問題是即便出現了 ChatGPT 以後，仍然還沒有完全解決的。我們仍然有繼續投入大量的技術研究與開發的需求。

我們特別延請的講者是數位部的柯維然技正和玉山銀行的林鉦育經理。這兩位專家不只是在各自的應用問題上都已鑽研許久，更是對『如���實際解決問題』有第一手經驗的高手。他們兩位的演講讓聽眾大開眼界，在活動結束後還多問了快一小時的時間，才讓我們送講者去搭車。還有聽講的同學表示這一天下來，大腦像在開快車一樣，筆記都抄了四頁多的 A4！

上午的最後一場，則由清華大學資工系的陳宜欣教授分享 AI 與教育的議題。事後有幾位同學說『早上一路聽到這裡，我覺得資訊量實在是太高了！我要拼命吸收才跟得上！這是絕無一分鐘廢話的分享。』就像吸了高純度的氧氣一樣！

在特別安排過，能彰顯地方特色的午餐後，下午的第一場由 104 人���銀行的石惠貞副總經理分享在 104 裡的各種自然語言處理需求與挑戰，同時也以自身面對挑戰的經驗來鼓勵在場的同學。

也許是一樣是外文人出身的石副總激勵了聽眾中佔多數的外文系同學的共鳴，再加上有許多同學也是一週前才��剛畢業，踏入社會。這場演講結束時，聽眾席爆出熱烈的掌聲，為石副總深入淺出的技術分享和面對各種挑戰的勇氣鼓掌！

甚至到會議結束後三天，還有同學在線上交流的語音頻道裡提到石副總分享的內容。

最後一場，則是由在教育現場第一線教了 20 年的國立中正大學語言學研究所吳俊雄教授主講。一天下來，這也是最有火花的一場！吳教授先是指出語言學做 NLP 和資訊科學做 NLP 之間的差異。

如果我用比喻來說明的話，語言學做 NLP 像是特戰隊，專注在特定的幾個棘手的邊緣問題；而資訊科學做 NLP 的話，則是正規軍，講究攻克據點，展開部隊把地盤佔起來。任何戰爭都是需要這兩種單位才能打贏的！

接著吳教授也常常在演講中徵詢同為教育者的陳宜欣教授從資訊工程的角度來看，是否如此？每一次被否定，都是一點微小的火花，讓大部份還處在『入門期』的聽眾們發現『一樣在處理『語言』，但語言學和資訊科學在假設和方法上的差別，是之前不曾仔細思考過的！』

而這種跨領域的交流時碰撞出的火花以及它所引思的繼續思考，正是我們期待造成的效果！」

「聽起來是很精采的一天半！那你最後有沒有什麼要對我們的讀者說的呢？」

「在 HELL Conf. 裡，聽眾們在 ChatGPT 強大的媒體聲量壓力下，親手操作而知道了它的挶限，然後在講題裡聽到了業界的應用機會，更看到如果要繼續走學術路線做研究的話，可以有什麼樣的未來選擇，甚至交到了可以一起努力的同好。這就是 HELL 和其它會議不同的價值！

在會議開始前的四個禮拜，我們有連續四週的 HELL Sprint，有多間學校的同學和社會人參加，藉由串接 ChatGPT 設計與實作聊天機器人，在密集的投入下，他們開始接觸到 ChatGPT 的邊緣，開始摸清楚它有什麼事能做，什麼事不以做。

接著在 HELL 的圓桌會議裡找到發出同樣探問的同好，交上不同科系背景的朋友，甚至在第二天會議結束後兩個多小時，幾個年輕人還在會場旁邊講個沒完，中部的同學約好將來上台北的時候要去找誰誰誰繼續聊，或是討論想要繼續延伸 Sprint 的開發題目…等等。

我們用一個月的時間挖呀挖呀挖，然後在一日夜之間，種下台灣 NLP 下個世代的跨領域人才種子，並親眼看到它冒出芽來。

正如我們的特邀講者之一，玉山銀行的林鉦育經理所描述的『這是一個有後韻的會議』。後面會怎麼發展？我們也非常期待還有資源可以辦下一屆，還能和參加者說一聲 Welcome back to HELL！」

「我們也一起期待。再次謝謝您接受我們的線上專訪。」

[kingsresearchinfo]

活性藥物成分市場 2024 年 - 消費分析、業務概況和 2031 年未來趨勢

活性藥物成分（API）市場是製藥業的重要組成部分，在藥物配方和開發中發揮著至關重要的作用。 API 是藥物中用於產生所需治療效果的生物活性物質。近年來，在慢性病盛行率不斷上升、仿製藥需求不斷增長以及先進製造技術興起的推動下，全球原料藥市場出現了顯著增長。此外，COVID-19 大流行提高了對高效藥物開發和供應鏈的需求，進一步強調了 API 在全球醫療保健系統中的重要性。

2023年活性藥物成分 市值為2,156.7億美元，預計到2031年將達到3,232.9億美元，2024年至2031年複合年增長率為5.38%。

活性藥物成分市場的主要公司名單：輝瑞公司、諾華國際公司、百時美施貴寶、巴斯夫公司、勃林格殷格翰有限公司、禮來公司、默克公司、艾伯維公司、賽諾菲公司。葛蘭素史克公司

瀏覽完整報告詳情@  https://www.kingsresearch.com/zh/active-pharmaceutical-ingredients-market-668

促進 API 市場成長的主要因素之一是癌症、糖尿病和心血管疾病等慢性疾病的盛行率不斷增加。隨著全球人口老化，這些疾病的發生率持續上升，對有效治療產生了巨大需求。 API 在這些治療方法的開發中發揮關鍵作用，使其成為製藥業不可或缺的一部分。對創新療法的需求不斷增長以及先進生物藥物的引入進一步刺激了對高品質 API 的需求，推動了市場擴張。

API 製造的技術進步在塑造市場成長軌跡方面也發揮了關鍵作用。傳統的 API 生產方法通常涉及複雜的化學過程，既耗時又昂貴。然而，連續製造、流動化學和生物催化等製造技術的最新發展已經徹底改變了 API 生產格局。這些創新可實現更有效率、更永續的生產流程，降低成本並最大限度��減少對環境的影響。此外，生物技術的進步為複雜 API 的生產鋪平了道路，例如勝肽和生物製劑，這對於開發下一代療法至關重要。

COVID-19 大流行進一步凸顯了 API 在藥品供應鏈中的重要性。疫情擾亂了全球供應鏈，導致基本藥物和原料藥短缺。這凸顯了對更具彈性和多元化的原料藥供應鏈的需求，以確保關鍵藥物的穩定供應。為了應對這些挑戰，政府和製藥公司已採取措施加強國內原料藥生產能力並減少對關鍵原料藥單一來源的依賴。 API 製造本地化的轉變預計將在未來幾年推動市場成長。

API 市場競爭非常激烈，幾家主要參與者佔據了該行業的主導地位。老牌製藥公司、合約生產組織（CMO）和專業原料藥製造商都積極參與原料藥的生產和供應。該市場的一些領導者包括梯瓦製藥工業有限公司、諾華國際股份公司、輝瑞公司、太陽製藥工業有限公司和 Aurobindo Pharma Limited 等。這些公司在研發、技術創新和策略合作夥伴關係方面投入巨資，以加強其市場地位並擴大其產品組合。

永續性和環境問題日益影響 API 製造的未來。製藥業，包括原料藥生產，因其環境足跡而面臨批評，特別是在用水、能源消耗和危險廢物的產生方面。為此，人們越來越關注在原料藥生產中採用綠色化學原則和實施永續製造實踐。綠色化學涉及設計減少或消除有害物質的使用和產生的化學工藝，從而最大限度地減少對環境的影響。該公司也正在探索如何優化能源效率、減少水消耗，並在其原料藥生產設施中實施廢棄物回收計畫。這些永續發展努力不僅有助於減輕對環境的影響，還有助於節省成本和遵守法規。

塑造 API 市場未來的另一個重要趨勢是生物相似藥的興起。生物相似藥是與已批准的生物藥物高度相似的生物藥物，提供更具成本效益的替代方案。隨著生物藥物專利到期，對生物相似藥的需求預計將增加，為 API 製造商創造新的途徑。生物相似藥的生產需要複雜的製造流程和嚴格的品質控制，這對原料藥製造商來說既是挑戰也是機會。

此外，人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 等數位技術在 API 製造中的整合預計將徹底改變該產業。人工智慧和機器學習可以優化 API 生產的各個方面，包括流程優化、品質控制和供應鏈管理。這些技術可以實現生產過程的即時監控、設備的預測性維護以及數據驅動的決策，從而提高效率並降低成本。利用數位轉型計畫的 API 製造商可能會在市場上獲得競爭優���。

活性藥物成分市場細分為：

按類型：

一般API

品牌API

透過合成：

合成的

生物技術

按製造商：

專屬 API

商家API

聯絡我們： Kings Research 網址：https://www.kingsresearch.com 電子郵件：business@kingsresearch.com 電話：(+1) 888 328 2189

[airnetmarketing]

AGI2B：引領企業邁向智慧商業新時代 摘要 隨著人工智慧（AI）技術的日新月新，人工通用智慧型（AGI）成為科技界最熱門的話題之一。AGI有望在各個領域帶來革命性的變革，而其中一個潛力無窮的應用場景便是企業對企業（B2B）領域。本文將深入探討AGI2B的概念、潛在應用、以及對未來商業模式的影響。 引言 人工通用智慧型（AGI）是指具備與人類相當的學習、推理、解決問題、理解、溝通等能力的智慧型。與專用於特定任務的弱人工智慧不同，AGI有望在更廣泛的領域展現出類人的智慧。而B2B，即企業對企業的商業交易，是現代經濟的重要組成部分。將AGI應用於B2B領域，即AGI2B，有望為企業帶來前所未有的效率提升和商業模式創新。 AGI2B的內涵 AGI2B的概念可以從兩個方面來理解： - 將AGI技術應用於B2B場景： 透過開發具備AGI能力的AI系統，企業可以實現更智慧型化的業務流程，例如： - 智慧型銷售： AI系統可以分析客戶數據，預測客戶需求，並提供個性化的產品推薦和銷售方案。 - 智慧型客服： AI客服可以24小時不間斷地為客戶提供服務，快速解決問題，提升客戶滿意度。 - 智慧型供應鏈管理： AI可以優化供應鏈的各個環節，提高效率，降低成本。 - 智慧型風險管理： AI可以分析海量數據，識別潛在風險，並提供預警和應對方案。 - 企業間合作開發AGI技術： 多家企業可以共同投入資源，共同研發AGI技術，加速技術進步，並共享研發成果。這種合作模式可以促進產業鏈上下游的協同發展，形成更具競爭力的產業生態。 AGI2B的潛在應用 AGI2B在B2B領域的潛在應用非常廣泛，以下是一些具體的例子： - 藥物研發： AI可以加速新藥的研發過程，降低成本，提高成功率。 - 金融服務： AI可以提供更精準的風險評估、投資建議和客戶服務。 - 製造業： AI可以優化生產流程，提高產品質量，降低生產成本。 - 能源產業： AI可以提高能源利用效率，開發新型能源。 https://youtu.be/IrLXI7P3GLw AGI2B對未來商業模式的影響 AGI2B將對未來商業模式產生深遠的影響： - 定製化服務： 企業可以根據客戶的個性化需求，提供定制化的產品和服務。 - 自動化決策： AI可以自動化處理許多日常事務，提高決策效率。 - 新型商業模式： AGI2B將催生出許多新的商業模式，例如基於數據的服務模式、平台經濟等。 AGI2B發展面臨的挑戰 儘管AGI2B前景廣闊，但其發展也面臨著一些挑戰： - 技術挑戰： AGI的研發是一項極具挑戰性的任務，需要解決許多技術難題。 - 倫理挑戰： AGI的發展可能帶來一些倫理問題，例如失業、隱私等。 - 法律挑戰： AGI的應用需要完善相關法律法規。 結論 AGI2B是AI技術發展的一個重要方向，它將深刻改變B2B領域的競爭格局。企業要想在未來保持競爭力，就必須積極擁抱AGI技術，探索新的商業模式。同時，政府和社會也需要共同努力，為AGI的健康發展創造良好的環境。 https://youtu.be/hV_0E5BGJes 關鍵詞：AGI, 人工通用智慧型, B2B, 企業對企業, 商業模式, AI應用, 智慧商業, 數據驅動, 自動化, 產業升級 延伸解釋： AGI2B 的意思是「人工通用智慧 (AGI) 面向商業應用 (Business)」。這是一個新興的概念，聚焦於如何將具備通用智能能力的 AI 系統應用於商業環境，以提升效率、創造價值和解決複雜問題。AGI2B 相較於目前專注於單一任務的狹義 AI (Narrow AI)，更強調 AI 系統具備跨領域學習、推理和適應能力，從而滿足多樣化商業需求。 AGI2B 的核心特徵 - 通用性 (Generality)：不再局限於特定應用，AGI 系統可以適應多個業務場景。 - 自動化與自主性 (Autonomy)：AGI 系統可以自主分析數據、提出解決方案，甚至在複雜情境中做出判斷。 - 可擴展性 (Scalability)：AGI 能隨著企業需求增長，快速調整功能與資源分配。 AGI2B 的運用場景 - 客戶服務 (Customer Service)AGI 系統能即時理解並解決客戶複雜問題，提供類似人類的對話體驗，並能跨多種語言和文化背景進行溝通。例如，智慧客服系統不僅能回答基本問題，還能針對客戶歷史數據提供個性化建議。 - 供應鏈管理 (Supply Chain Management)利用 AGI 預測市場趨勢、優化物流、降低成本。例如，在供應鏈中，AGI 能綜合氣象、地緣政治和市場需求數據，快速提出調整計劃。 - 產品設計與研發 (Product Design & R&D)AGI 能分析市場需求與競品數據，主動提出創新產品概念，甚至模擬產品開發過程中的風險，縮短上市時間。 - 金融分析與風險管理 (Financial Analysis & Risk Management)在金融機構，AGI 可快速分析全球市場數據，��察潛在風險，並為投資決策提供綜合建議。 - 醫療健康 (Healthcare)AGI 能整合多���數據（如基因組、電子病歷、環境因子等），協助醫療決策，甚至發現未知疾病的治療方法。 AGI2B 的挑戰 - 倫理與隱私：如何確保數據的使用符合規範，並避免侵犯個人隱私。 - 技術瓶頸：AGI 還處於早期階段，實現通用智能仍需克服技術難題。 - 商業落地成本：將 AGI 部署於商業場景，初期可能需要大量資源與投入。 Read the full article

[dr-iphone]

MIPS 推出全新 AI 汽車 CPU，瞄準自動駕駛與 ADAS 應用 

高效能運算核心開發商 MIPS 宣布推出旗下首款專為 ADAS（先進駕駛輔助系統）與自動駕駛車輛設計的高性能處理器 P8700 系列，以解決當前市場面臨的數據處理效率和能源消耗等痛點。這款基於 RISC-V 架構 的處理器，已與多家車廠合作，致力於打造性能更強、功耗更低的智慧車輛系統。 Continue reading MIPS 推出全新 AI 汽車 CPU，瞄準自動駕駛與 ADAS 應用 

[briefenthusiastlight]

【新唐人大視野】中共頂級AI專家7.1殞命

[damien-tw]

電腦王阿達: 超強免費 AI 聊天機器人 Le Chat：多語言支持，支援網站搜尋與圖片生成功能

[wangwill66]

深度學習力

H：胡適先生「為學有如金字塔，要能廣大要能高。」，如今AI雲端時代，尚須快速及深度學習。學習皆有方法，除「學習如何學習」之外，快速及超速學習更需加入考量，用怎樣的方法來學習可以達到最大的效果。

。「只有不願動的貓,没有活不了的老鼠。」學習跟得上時代的脚步。「超速學習，鍛鍊身體，好好睡覺、好好吃飯、好好地做腦袋裡想要去做的事情。」20241114W4

網路資料

十二項有效的學習方法

瀏覽法 需要瀏覽大量之文字敘述時，「瀏覽法」是最佳的選擇；以此方法閱讀之速度快、理解多。 ...

純讀背頌法與嘗試記憶法 ...

諧音法 ...

演繹法 ...

即舉一反三，逐漸由相關事物類推到其他事物，由小到大，由少至多，逐次推演擴展使學習內容更趨廣泛。

優雅語言 ...

歸納法 ...

若要記憶二、三十項事物較難記住時，將之分類為物品類、抽象類或相關事物再加以記憶，將可收事半功倍之功效。

機械記憶法與心象記憶法（Mental Imagery） ...

���碎時間背誦法

九、朗讀背誦法

十、「學習三部曲」(SQ3R法)

美國賓��州立大學提出 SQ3R法，按其英文字母S、Q、3R來解讀「學習三部曲」如下：

S（Survey）為掃瞄，即先瀏覽、略讀章節摘要、大小標題、重要字句，使自己對學習事物有一概括的認識與瞭解。 Q是發問(Question)，就是每次閱讀後，針對瀏覽過的教材提出相關問題，自己給自己發問題。

3R是閱讀(Read)、背誦 (Recite)、複習(Review)。由

十一、上課三寶

「課本、參考書、筆記本」勤做筆記，要有熱誠，要有計畫且付諸行動，持之以恆。

十二、學習三要領

課前預習、上課專心聽講與課後複習（Review）。三合一的完美學習秘訣。

重溫今天的三種有效學習策略

檢索練習（Retrieval Practice）

測考迫使學生從記憶中尋找資訊，這種主動回憶的方式能加強記憶，而且提取過程愈費力，記憶效果愈顯著。

間隔練習（Spaced Practice）

要讓知識進入長期記憶，需要多次間隔的練習和測試才能鞏固。

交錯練習（Interleaved practice）

表面上，交錯練習會降低學習的流暢性，可能造成短暫的混淆，但從掌握知識和長期記憶上看，交錯練習遠比集中重複練習有效。

快速學習的方法

定非常明確的目標(會彈給愛麗絲vs. 會彈鋼琴)：學得快才會有興趣，照基礎慢慢作容易磨掉熱情。

拆解：找出完成目標必要學習的部份，將完成目標的步驟拆成多個短時間內可完成的步驟(認琴鍵位置、練某個段落)

刻意練習：每天固定時間針對弱點練習。 刻意練習本身有不少書可參考，比方說… 《刻意練習》。

博客來介紹：

深度學習力（暢銷新裝版）：學歷貶值時代，MIT博士教你從大學就脫穎而出的75個成功法則 (電子書)

HOW TO WIN AT COLLEGE: Surprising Secrets for Success from the Country’s Top Student

作者：卡爾．紐波特

原文作者：Cal Newport

譯者： 朱崇旻

語言：繁體中文

出版社：時報出版

出版日期：2024/03/08

本書作者────卡爾．紐波特 Cal Newport 

　　22歲以最優等第畢業於達特茅斯學院

　　27歲取得麻省���工學院博士學位

　　34歲成為喬治城大學副教授，出版暢銷書《Deep Work深度工作力》

　　除了自身擁有極具效率的時間管理方法與極富成效的學習策略，

　　卡爾．紐波特也採訪了哈佛大學、史丹佛大學等名校裡最優秀的學生們，

　　追問他們有關時間管理、讀書，以及平衡社交與用功的方法。

　　．該怎麼準備考試和報告？

　　．該參加哪些課外活動？

　　．該怎麼和教授互動？

　　．什麼才是刺激思維又維持樂觀的好方法？

　　．該如何平衡愉快的社交生活與雄心勃勃的日程表？

　　．怎麼樣才能量身訂製完美的活動，符合你的能力、興趣與喜好？

　　這些是每個學生都該提出的重要問題，而答案就在本書裡。

為什麼有些學生在大學表現卓越，屢次獲得獎項，並能贏得師長的肯定與同學的讚嘆，甚至在踏入社會前即受到各大企業的青睞呢？

　　無論你是學生還是家長，只要對這些學生的表現感到好奇，我極力推薦你研究《深度學習力》這本大學生祕笈──卡爾教授深入解析卓越的奧祕，匯集學霸的心得，提煉出一系列的方法與原則。

　　身為一位大學教授，我已預見《深度學習力》將教會你在考前如何優雅地看劇、打遊戲，或者靜坐冥想，卻在考後不小心成為全班調分的障礙。值得一提的是，卡爾教授的風趣幽默也使整本書的閱讀充滿樂趣。這絕對是一本提醒你不要妄自菲薄，同時為你開啟更多大門的優秀作品。────洪瀞｜成功大學教授、《自己的力學》作者

　　終生學習的時代，人人都需要深度學習力。

　　這是一種可以培養與提升的能力，能提高學習效率和品質，也是深度工作力的基礎，獲得足夠的知識和技能來應對工作中的挑戰和問題，更好的解決問題與完成工作任務。

　　卡爾．紐波特在書中總結了七十五個美國名校頂尖學生的實用法則，涵蓋時間管理、讀書方法、課外活動、師生互動與寫作技巧等面向。像是運用深度工作的時間管理原則，幫你提高學習效率和品質；採用有效閱讀和筆記技巧，讓你快速抓住要點和論證；參加有意義的課外活動，能豐富自身經驗和技能；建立師生良好關係，獲得更多學習資源和指導；培養寫作能力，懂得如何清晰有力的表達想法和觀點。

　　這些法則不僅適用於大學生，也有益於任何想要提高自己學習能力和競爭力的職場工作者。────劉奕酉｜鉑澈行銷顧���策略長

　　以前有句戲謔的話，稱大學生活是由你玩四年，但如果你真的這樣玩，會越玩越心驚，緊接即將畢業才發現自己浪費了累積���年競爭力的突破時機。

　　雖然我們說學習是一輩子的，但是能夠專心在學習上衝刺，也真的只有年輕當學生時才有機會更專心！

　　這本書將幫助大學生好好利用大學環境，奠基未來職涯發展的基礎實力，更是打造黃金人脈的開端契機。

　　書中從不要讀完指定閱讀、擔任社團社長、不睡午覺等，在在顛覆我們對於大學生活的認知，另外還有進階挑戰，每堂課問一個問題、一年申請十項獎學金、一天獨自用餐兩次（這不是孤僻嗎？）等建議，你會想這樣的大學生活真的熬得過去嗎？

　　如果你對未來茫然，這本是很棒的指引，將幫助你大學學習有意義！────鄭俊德｜閱讀人社群主編

目錄

前言

法則01│不要讀完所有的指定閱讀    法則02│建立週日儀式

法則03│每學期至少退選或停修一門課    法則04│分配到長期作業的當天就動工

法則05│每天整理床鋪    法則06│一年申請十項獎學金

法則07│建立讀書系統    法則08│結識教授

法則09│當社團的社長    法則10│每天讀報紙

法則11│培養一項勝過所有人的技能    法則12│避免每天列出代辦事項

法則13│學會放棄    法則14│永不睡午覺

法則15│開學第一週就報名參加活動    法則16│持續進行某項「大計畫」

法則17│修藝術史與天文學 法則    18│一學期當一次調分障礙

法則19│每堂課問一次問題    法則20│儘快跳入研究圈

法則21│為實驗室做出貢獻    法則22│以五十分鐘為單位念書

法則23│妥善安排空閒時間    法則24│打扮體面去上課

法則25│布置你的房間    法則26│提前兩週開始念書

法則27│課堂外寫作    法則28│一天獨自用餐兩次

法則29│找到你的世外桃源    法則30│早早修習困難的課程

法則31│不要在房間裡念書    法則32│不要和一群人念書

法則33│加入榮譽學生計畫    法則34│每天做功課

法則35│參加客座講座    法則36│一週運動五天

法則37│保持聯繫   法則38│多修一門主修或輔修

法則39│經常找導師談話    法則40│不要找正常的工作

法則41│一份報告用三天寫完    法則42│不要睡太少，也別睡太飽

法則43│考前放輕鬆    法則44│最優先考慮朋友的事

法則45│不要狂飲    法則46│別管你同學的成��

法則47│結識傑出的人才   法則48│學習傾聽

法則49│無論如何都不可以熬夜    法則50│笑口常開

法則51│選用高品質筆記本    法則52│記錄每天的工作進度

法則53│尋找快樂    法則54│讓野心膨脹

法則55│參與系上的事務    法則56│照顧你的成績，但無視你的GPA

法則57│永遠別翹課    法則58│自訂工作死線

法則59│注意飲食健康    法則60│默默服務

法則61│寫出普立茲獎等級的作品    法則62│參加政治集會

法則63│最大限度利用暑假    法則64│制定目標，探索新方向

法則65│課間不要休息    法則66│不要建立關係網

法則67│發表專欄文章    法則68│使用文件櫃

法則69│找一個秘密讀書空間    法則70│用「提問記憶法」念書

法則71│清空收件匣    法則72│睡前放輕鬆

法則73│起步快，收尾慢    法則74│出國交換一學期

法則75│別留下任何遺憾

致謝

博客來介紹：

超速學習：我這樣做，一個月學會素描，一年學會四種語言，完成MIT四年課程

Ultralearning: Master Hard Skills, Outsmart the Competition, and Accelerate Your Career

作者：史考特‧楊

原文作者：Scott H. Young

譯者： 林慈敏

語言：繁體中文

出版社：方智

出版日期：2020/05/01

個人意見：「快速」不是《超速學習》的重點，「方法」才是。



文／個人意見2022年11月21日

「快速」不是《超速學習》的重點，而是用怎樣的方法來學習可以達到最大的效果。 《超速學習》是一本講學習的書，封面上作者自稱一個月學會素描、一年學會四種語言，以及完成MIT的四年課程，這些聽起來互不相干但都很了不起的成就，讓人心生嚮往，是否閱讀本書之後就能跟作者一樣，能夠快速地學會你

看更多

產品資訊

內容簡介

　　跟著學習之神，依循「超速學習」九大法則，

　　在短時間內學會任何你想學的，就算再難的技能，也不是難事！

　　★《原子習慣》作者詹姆斯‧克利爾專文盛讚：「真希望我能早一點擁有這本書。」

　　★《深度工作力》作者卡爾．紐波特高度肯定：「這是可以改變人生的超能力。」

　　★Amazon、《紐約時報》《華爾街日報》暢銷書

　　★更多名人推薦：

　　許景泰、蔡依橙、謝文憲、艾爾文

　　《時間越用越有價值》MIT史隆管理學院羅伯‧博任

　　《大腦喜歡這樣學》芭芭拉‧歐克莉

　　《你可以不只是上班族》克里斯‧古利博

　　《想要什麼有什麼》德瑞克‧席佛斯

　　★隨書��值好禮！購書即可上網下載《7個超速學習必知訣竅》小冊，讓你快速掌握有效超速學習的小祕訣，以及如何將超速學習法則運用在學業、工作與生活中。

　　快速學會某件有價值的事，並不是天才的專利，而是每個人都能擁抱的成就。

　　大多數人不去做，是因為找不到正確的方法，直到現在……

　　實證有效！

　　網民口耳相傳、國際網路論壇享有盛譽的「學神」，

　　首度分享他的「超速學習」法則，驚人的學習成就仍在持續累積！

　　本書作者史考特‧楊曾完成三項令人印象深刻的學習挑戰：

　　挑戰1：一年內學完麻省理工學院資訊科學四年的課，共計33門線上課程，並通過所有期末考試！

　　挑戰2：一年內從零開始，學會使用四種語言：西班牙語、葡萄牙語、中文、韓語。

　　挑戰3：一個月學會專業素描肖像畫技巧。

　　他並不是絕世天才，只是掌握了「自學」的正確技巧。本書將分享這位著名的｢學神｣，如何在短時間內熟悉一項技能的「超速學習」法則。

　　●超速學習法，集合科學實證＋真實案例＋親身經驗！

　　在這個劇烈變革的時代，成為佼佼者只是一時的，唯有持續不斷自我精進，擁有快速的自主學習能力，才保持領先地位、跟上時局變化。

　　作者縱覽最新研究，考察其他超速學習者的歷程，並輔導小團隊進行學習計畫，再加上自己的親身經驗，歸結出九大關鍵法則，任何人都能藉此方法成為｢超速學習者｣，擁抱超乎想像的美好人生！

　　★再難都能自學成功的「超速學習」九大法則！

　　1. 後設學習：超速學習者懂得在開始學習前先畫出地圖，也會去學習其他人是如何學會自己想擁有的能力。

　　2. 專心致志：磨利你的刀，專注投入你想做的事。

　　3. 直截了當：走最短的路。想學外語，第一天就用新語言跟人聊天，想當程式設計師，就親手設計一款app。

　　4. 反覆操練：攻擊你最大的弱點，不斷練習。

　　5. 提取記憶：用測驗來學習。學完後，先寫出你剛才學了什麼，輸出有助於進一步輸入。

　　6. 意見回饋：別閃避重拳，聽取任何你收到的建言。

　　7. 保留記憶：別往漏水的桶子裡加水。如何提升記住新資訊的能力，如何防止習得的新知識從腦中溜走。

　　8. 培養直覺：超速學習者都能用很快的直覺來理解新事物，一旦學會，你會一次學得比一次快。

　　9. 勇於實驗：往舒適圈外探索大量新方法，你會達成許多意想不到的成就。

目錄

專文導讀 真希望我能早一點擁有這本書 詹姆斯‧克利爾（《原子習慣》作者）

推薦序 從加法進階到超速學習的乘法思維 艾爾文

推薦序 超速學習的祕密是什麼？ 蔡依橙

推薦序 超速學習，你彎道超車最好的學習策略！ 許景泰

第一章

你能在不上MIT的情況下，學會MIT的某套課程嗎？

第二章

何謂「超速學習」？為何如此重要？

第三章

如何成為一名超速學習者

第四章

法則1：後設學習——先畫一張學習地圖

第五章

法則2：專心致志——把刀磨利

第六章

法則3：直截了當——走最短的路

第七章        

法則4：反覆操練──直擊你最大的弱點

第八章

法則5：提取記憶──用測驗來學習

第九章

法則6：意見回饋──別躲開拳頭

第十章

法則7：保留記憶──別往有漏洞的桶子倒水

第十一章

法則8：培養直覺──先深掘，再累積

第十二章

法則9：勇於實驗──往舒適圈外探索

第十三章

你的第一個超速學習計畫

第十四章

一種非傳統的教育

附錄 我的超速學習計畫補充說明

[citylifenewstw]

AI主播「吃喝新聞」城市生活報 (2024.11.14) 城市生活報官方網站 http://www.citylifenews.net 影片 https://www.youtube.com/watch?v=8NdO14mCy5I 00:00 《 金門吃喝新聞 》、光華園酒窖開展暨20公升金酒入窖、 窖藏陳釀·點時成金！金酒公司光華園酒窖開展暨20公升金門高粱酒入窖儀式記者會，由縣長陳福海主持，邀請副縣長李文良、金防部副指揮官周國健、議員王國代、縣府財政處長陳國庭及金酒董事長吳昆璋等人，共同替20公升高粱酒入窖盛典‧再現光華作見證，並以空飄氣球帶著20公升酒罈降落在光華園酒窖，呈現光華園歷史風華及象徵高粱酒入窖儲藏，也為光華園酒窖展覽揭開序幕。 精彩生活，盡在城市！大家好，我是城市生活報，城市吃喝新聞 AI主播 羽彤，今天為大家播報本週台灣各城市吃喝新聞。 00:48 《 台東吃喝新聞 》、漫遊關山商圈熱搜縱���好食區、 今年國旅花東旅遊補助到11月底，你去花東了嗎？坐落在海岸山脈及中央山脈間，望眼稻田延綿，有獨具一格的小鎮人文風情，保存著棋盤式街道與古樸老屋的關山，適合獨旅或是攜家帶眷來一趟臺東小旅遊。在臺東縣政府與關山鎮公所共同盤點在地觀光產業資源，取得花東基金地方創生經費推行「縱谷文化食區新風貌形象商圈營造計畫」，協助輔導30個店家進行改善，展現各店家的獨特性並提高吸客力，打造關山鎮的「縱谷好食區」的品牌。 01:29 《 南投吃喝新聞 》、2024全國旅館盃餐旅競賽21日在日月潭盛大登場、 從南投縣擴大成為全國性餐旅服務競賽，一路走了16個年頭的「全國旅館盃餐旅務競賽」，今年將於11月21日在日月潭瑞居渡假飯店盛大登場。主辦單位南投縣旅館商業同業公會12日在南投縣政府一樓大廳擴大舉賽前記者會。代表縣長許淑華參加的副縣長王瑞德指出，托盤和整床看似是細枝末節，卻印證了惡魔與天使都藏在細節裡，也是業界不懈提升餐旅服務品質與文化的具體展現，期待透過這項全國大賽在南投的舉辦與推廣，進一步提升南投的觀光人才培養，充實南投觀光人才庫。 02:05 《 新竹吃喝新聞 》、東方美人、尖石仙萃茶 國際茶業博覽會品竹縣好茶、 茶一直以來是新竹縣的重要產業，獨特地理人文孕育出的東方美人茶馳名中外，近年憑藉尖石、五峰高山雲霧氣候，發展出「雲裳烏龍」高山烏龍茶，也創立專屬品牌「尖石仙萃茶」，今年新竹縣代表團將第9度參加台灣國際茶業博覽會，於11月15日至18日在台北南港展覽館展區分享新竹縣的好茶，歡迎舊雨新知一起來品味來自新竹縣的山巒雲霧氣息！ 02:38 《 台南吃喝新聞 》、11月16日「南農作伙」藍晒圖園區 臺南農村再生成果發表會、 臺南市政府農業局將於11月16日於藍晒圖文創園區辦理臺南市農村再生成果發表會，今年以「南農作伙」為主題，將有47組來自臺南市農村再生社區及青年築夢行動計畫的青年夥伴共同展現臺南農村再生執行計畫及青年築夢實踐的創新加值成果，今日農業局邀請安定區中沙社區王清和理事長及青年築夢行動計畫周建文召開記者會，為16日成果發表活動進行宣傳。 03:12 《 台中吃喝新聞 》、新社花海中遇見「台中好橘」 地景裝置藝術成秋日最萌打卡點、 2024年新社花海暨台中國際花毯節日前盛大��幕，以「花漾新社 太空花境」為主題，打造大地花海景觀，為期23天的展期，邀請民眾進入一場夢幻的花卉之旅。為增加新社花海的豐富性，台中市政府農業局特別在花海中設置「台中好橘」大型蔬果箱地景裝置藝術，以「台中好橘」品牌與可愛的橘咪圖樣，創造出富有童趣且具教育意涵的打卡點，成為活動的吸睛亮點之一。 感謝各位的觀賞，我們下次 CLN 城市生活報，台灣各城市吃喝新聞，期望與您再見。

[xcornman]

AI成初創公司必備工具?

位於巴黎的初創公司園區Station F 選擇了 40 家最有前途的初創公司，並分享了一份所謂的「未來 40 家」名單。 今年這批初創公司迄今已籌集了 9,300 萬歐元（不到 1 億美元）。雖然創業家涉足各個領域，但 40 家初創公司中有 34 家正在使用人工智慧。很明顯，未來每家新的初創公司都會以某種方式融入人工智慧。 縱觀今年的「未來 40 強」新創公司，有些名字脫穎而出，例如Arago，這是一家致力於開發新型 AI 晶片的新創公司，該晶片在晶片組層級使用光學技術來加快運行速度。或者Altrove，Altrove 利用人工智慧模型和實驗室自動化的最新進展，開發和製造實現淨零排放所需的關鍵但不安全材料的替代品，從而縮小預測與工業應用之間的差距。他們正在申請專利的技術使他們開發新材料的速度比以往快 100…

[remoabc]

AI換臉 根本停不下來 民宿專家_蘇媽媽 #台南民宿舞鶴 #柒宿 #沐旅

[manbolo88]

狂想科幻應用系列（二十四）喺 AI 狂潮之下，你可以點面對佢哋呢！？！

導入數據　死記硬背

原文網址：AI泡沫恐3年內爆破？研究對兩項目前景提質疑… | on.cc東網 | 產經 https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/finance/20241108/mobile/bkn-20241108110853851-1108_00842_001.html

本來投資問題有聊得很就唔想多講㗎啦！

但係細摩都話脆弱囉，有聊得很就唔怕答句嘴講下有幾脆！

有聊得很嘅評語係：「好學唔學！人類嘅好嘢學唔到，衰嘢都學十足🤭」

有聊得很試過問 AI 一 D 人類資料庫冇嘅問題，例如「銀河曲線問題是否可以用「五維時空勢」嘅理論去解釋？」

AI 嘅答案只係一路帶你遊花園，唔係掉網上嘅資料就係好似網上客服咁答咗等於冇答，有聊得很最後忍唔住問：「你可唔可以確定我係諗錯咗呢？」，佢嘅答案竟然係：「作為一個大型言語模型，我唔可以點點點⋯之類🤭」

真係好有人類灑人 feel ，真係學得好👍

老黃話十年後可以增長一百萬倍～～～

唔係化～～～

我淨係知道，買咗嗰啲成日話賺唔到錢喎！

總之，我寧願聽老巴同細摩講，都唔信好似賣药佬形式嘅吹水㗎啦🤭

補充一句，有聊得很唔係唔信 AI 有某程度嘅用處，只係覺得吹大咗十倍啫！🤭🤭🤭

喺咁嘅環境之下，人類又可以點樣面對 AI 嘅挑戰呢？

雖然人哋賣 AI 嗰 D 狂吹大咗十倍，細摩仲話係泡沬添！

但係無可否認，三五七年之後，AI 真係會係人類嘅幫手 & 更重要嘅係仲係人類嘅對手！

蘋果嘅科學家嘅評語講得非常咁好👍

「導入數據　死記硬背」

人類唔可以否認，AI 將會好似一個超級學霸咁，考大部分嘅試都會滿分，尤其係攞住個 Question Bank 係咁操卷就得嗰 D 試🤭

即係之前成日比人笑高分低能嗰 D 🤭

AI 係由 1 做到 9 嘅超級高高手，搵嘢無出其右！乜嘢 Photographic 記憶力相對 AI 只係 BB 仔！

所以將來唔駛邏輯推理嘅工作絕大部份人類嘅工作機會會被陸續取代。

我哋亦都唔可能唔用，因為成本相差實在太大！

但係咁播，唔好忘記，亦都唔可以咁容易相信嗰 D 咩咩增長百萬倍云云⋯

至低限度你要 show 到你有百萬倍成長嘅 Quali 先至講啦！

即係話，冇咗「邏輯推理」就係高分低能！叻到盡就係由 1 做到 9 ！而冇創造嘅能力。

只有人先至可以由 0 造出 1 ，注意，個「造」同「做」係唔同嘅！

呢個意義好大分別！

年青嘅要面對 AI ，使用同競爭並存！

唔用你跑不過人，但係避敵之強攻彼之弱先至係至勝關鍵。

人有邏輯而 AI 冇（喺可見將來相信都係咁，某網紅話人類 2045 可以憑 AI 成神一定唔會出現，因為將來如果量子電腦唔可以令 AI 有邏輯嘅話，AI 仍然係人類嘅超級助手，如果將來嘅量子電腦真係可以令 AI 有邏輯嘅話，成神嘅只會係 AI 而唔係人！），所以年青一代要學嘅將來會不可被免要轉向創造力，所有無需創新嘅工作機會都會被陸續取代，只有從冇到有嘅先至係人類嘅可觀機會。

演員、設計師、發明家、多才能嘅高級行政人員⋯連做醫生都最好揀專科而唔好做家庭醫學之類。

就算係富二代都要識多 D 嘢🤭

簡單 D 講，由 0 至 1 嘅工作先至係出路，1 至 9 嘅工作會被陸續取代，9、8、7、6⋯咁嚟，越末端越唔駛用腦嘅越被取代得快⋯唔好淨係識鬧人奸商賺到盡⋯云云，要知道唔用 AI 亦都會被陸續取代，份工咪一樣冇咗！

大勢所趨⋯

連寫小說嘅朋友仔都大面積玩完，除非你好似有聊得很咁寫 D 全世界冇人寫嘅嘢，即係真係「全新」嘅創作🤭

又或者咁囉，明星作家都有得諗，至於點樣成為明星先再寫作就你自己諗辦法啦🤭

登。登。登。��⋯

有聊得很腦殼中嘅 真。科。幻

獻給哈勃的退休禮物（第二季——續航至宇宙邊緣）（五十六）個宇宙有267億歲！？！笑話！！！

即。將。上。映

作者：有聊得很（manbolo88)

[kaobei-engineer]

#純靠北工程師87f

----------

自從ai被認會取代工程師後，有人就像發現新大陸，利用ai寫一堆小專案，一開始用gpt，後來覺得gpt太唬爛，常常出現未來的code，寫不出個好東西，就改用perplexity，這下爽度破錶，常諤他有滿意的效果，就跟大家展示「他」的code，最後一定會說：這都是perplexity寫的！ 就問：這最後一句話的用意是什麼？是說perplexity很乖會幫我寫出code？還是說，你們看，我用perplexity很快就寫好了？還是說：這功能你們要拿去用也可以，是出錯不要找我，請找perplexity！ 到底~~~~~~

----------

💖 純靠北工程師 官方 Discord 歡迎在這找到你的同溫層！

👉 https://discord.gg/tPhnrs2

----------

💖 全平台留言、文章詳細內容

👉 https://init.engineer/cards/show/10635